数理データ科学 MSc

University of Surrey - サリー大学

なぜこのコースを選ぶのか？ データサイエンスは、過去20年間で多くの分野で重要性を増しています。銀行、金融、保険、天気予報、画像分析、ゲノミクス、広告、交通、選挙などです。この分野は、警察や犯罪防止にも利用されています。データセットは、あらゆる種類の事実、傾向、異常、パターンを解明することができますが、それには適切な技術的スキルが必要です

数理データ科学は、応用数学の学際的な分野です。この分野では、大規模なデータセットの調査を可能にするアプローチを開発するために、数学の広範な純粋および応用科目の手法と技術を組み合わせています。これらの技術には以下のようなものがあります。

データ表示 情報理論 機械学習の最適化 モデリング 数値計算法 統計解析 ストキャスティクス。 数学的データサイエンスにおける私たちのMScの目的は、現代のデータサイエンスの基礎となる洗練された数学的なアイデアの範囲を介してあなたを導くことです。あなたは、データを生成する動的な現象をモデリングするためのメカニズムを理解するでしょう。我々はまた、大規模なデータセットから情報を分析し、抽出するために、理論と計算の両方のスキルを装備します。

<研究内容 この修士課程は、数学科で行われている幅広い研究の恩恵を受けています。あなたが利用できる教えられたコースと論文のトピックは、学科の研究分野の活動のいくつかと密接に連携しています。これらには以下が含まれます。

データサイエンス・ダイナミクス 生命科学・社会科学の数学 非線形波動と幾何学的流体力学 最初の2学期では、さまざまな講義モジュールを選択します。その後、夏季に本学科の教員の指導の下、長期研究プロジェクトを実施します。場合によっては、2人目の外部指導者と一緒に行うこともあり、最終的にはMSc論文の執筆に至ります。

勉強するモジュールは以下の通りです。

コアモジュール 動的システムのためのデータサイエンス データサイエンスの原理と実践 データサイエンスの数学 応用統計学のトピックス オプションモジュール データサイエンスのためのベイズ推論 ダイナミック資産価格理論 画像処理と深層学習 機械学習とデータマイニング マルコフ連鎖モンテカルロ法の数学的モデリング 金融アプリケーションを用いた統計手法 ご注意：この情報は変更される場合があります。

数学科は、国立物理学研究所、気象庁、その他の外部パートナーと強いつながりがあり、データサイエンスやその周辺のさまざまな研究テーマに共同で取り組んでいます。また、大規模なデータセットを生成する動的システムの研究に焦点を当てた「データサイエンスとダイナミクス」の研究グループもあります。